數據預處理—標准化/歸一化方法（scaler）
數據標准化是數據預處理的重要步驟。 sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三種數據標准化方法。本文結合sklearn文檔，對各個標准化方法的應用場景以及優缺點加以總結概括。 首先，不同類型的機器學習 ...
原文：機器學習中數據預處理——標准化/歸一化方法（scaler）
數據規范化 sklearn.preprocessing https: www.cnblogs.com wyy p .html https: blog.csdn.net qq article details 由於工作問題比較忙，有兩周沒有總結一下工作學習中遇到的問題。 這篇主要是關於機器學習中的數據預處理的scaler變化。 工作中遇到的問題是：流量預測問題，拿到的數據差距非常大，凌晨的通話流量很少 ...
2020-12-18 17:10 0 380 推薦指數：
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機器學習：數據歸一化（Scaler）
數據歸一化（Feature Scaling） 一、為什么要進行數據歸一化 原則：樣本的所有特征，在特征空間中，對樣本的距離產生的影響是同級的； 問題：特征數字化后，由於取值大小不同，造成特征空間中樣本點的距離會被個別特征值所主導，而受其它特征的影響比較小； 例：特征 ...
數據歸一化Scaler-機器學習算法
//2019.08.03下午#機器學習算法的數據歸一化(feature scaling)1、數據歸一化的必要性：對於機器學習算法的基礎訓練數據，由於數據類型的不同，其單位及其量綱也是不一樣的，而也正是因為如此，有時它會使得訓練集中每個樣本的不同列數據大小差異較大，即數量級相差比較大，這會導致 ...
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研究｜數據預處理｜歸一化 （標准化）
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